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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : Matthieu Dien (GREYC\, Caen) « Méthode de Boltzmann : quand la génération aléatoire se passe Dien et sans Pépin »
DESCRIPTION:La méthode de Boltzmann permet de “compiler” un générateur aléatoire uniforme efficace pour les structures discrètes définies par une spécification combinatoire. Après avoir introduit quelques définitions et la méthode\, je présenterai notre implémentation de cette méthode : la librairie Python usain-boltz (travail commun avec Martin Pépin). Au fur et à mesure de cette présentation\, j’introduirai différents problèmes ouverts théoriques et pratiques et conclura
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-matthieu-dien-greyc-caen-methode-de-boltzmann-quand-la-generation-aleatoire-se-passe-dien-et-sans-pepin/
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SUMMARY:Séminaire Image : "Coreference Resolution in French Media"\, Kirill Milintsevich
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Kirill Milintsevich\, post-doctorant à l’Institut National de l’Audiovisuel (INA)\, Bry-sur-Marne.\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 11 septembre 2025 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Coreference Resolution in French Media » \nRésumé : \nThe Institut national de l’audiovisuel (INA) continuously records French TV and radio broadcasts\, creating a vast and invaluable archive for research in the humanities and social sciences. This dataset is particularly useful for studying real-world\, noisy conditions\, such as Automatic Speech Recognition (ASR) transcriptions.\nIn my postdoctoral project\, I evaluate both classic pretrained language models (PLMs) and large language models (LLMs) for automatic coreference resolution in ASR transcriptions of French broadcasts. Coreference resolution is a discourse processing task that identifies links between words in speech or text. For example\, in the phrase « John told Peter he was wrong\, » the pronoun « he » could refer to either « John » or « Peter\, » depending on the context. Automatic systems must resolve such ambiguities\, which is especially challenging in spoken language due to disfluencies and ASR errors.\nIn this talk\, I will provide an overview of automatic coreference resolution\, its unique challenges in French\, and the impact of ASR on performance. I will also present empirical results evaluating how well modern NLP models can address this task.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-image-coreference-resolution-in-french-media-kirill-milintsevich/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : Charles Meyer-Hilfiger (INRIA\, Paris)
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SUMMARY:Séminaire Image : "Convergent Plug-and-Play methods to solve inverse problems"\, Nicolas Papadakis
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Nicolas Papadakis\, Institut de Mathématiques de Bordeaux.\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 18 septembre à 14h00 en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Convergent Plug-and-Play methods to solve inverse problems » \nRésumé :\nIn image sciences\, Plug-and-Play methods constitute a class of iterative algorithms for solving inverse problems where regularization is performed by an off-the-shelf denoiser. Although Plug-and-Play methods can lead to tremendous visual performance for various image problems\, most existing convergence guarantees are based on unrealistic (or suboptimal) hypotheses on the denoiser\, or limited to strongly convex data terms. In this talk\, we discuss a type of Plug-and-Play method for which the denoiser is realized as a gradient descent step on a nonconvex functional parameterized by a deep neural network. Exploiting convergence results for proximal gradient descent algorithms in the non-convex setting\, we show that the proposed Plug-and-Play algorithm is a convergent iterative scheme that targets stationary points of an explicit global functional. Besides\, experiments show that it is possible to learn such a deep denoiser while not compromising the performance in comparison to other state-of-the-art deep denoisers used in Plug-and-Play schemes. The deep proximal gradient algorithms are applied to various ill-posed inverse problems\, e.g. deblurring\, super-resolution and inpainting. For all these applications\, numerical results empirically confirm the convergence results. Experiments also show that these algorithms reach state-of-the-art performance\, both quantitatively and qualitatively. \n 
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : Julien Clément (GREYC\, Caen) « Compter les diagrammes de décision binaires »
DESCRIPTION:Les diagrammes de décision binaires sont une famille de structures de données permettant de représenter efficacement une fonction booléenne. Ils ont été notamment popularisés par Randal Bryant en 1986 et ont suscité de nombreuses applications. \nNous aborderons dans cet exposé quelques questions de comptage sur ces structures en nous concentrant sur la variante la plus connue\, dite réduite et ordonnée (Reduced ordered decision diagram ou ROBDD). Le principal résultat est de fournir un algorithme polynomial pour calculer le nombre de ROBDD à k variables de taille n (la taille étant le nombre de nœuds de décision de la structure). Après moult efforts\, nous avons pu appliquer la méthode pour k=16 variables (il faut savoir rester modeste). La gageure est de faire cela sans examiner naïvement une par une les 2^{2^{16}}= 2^{65536} fonctions booléennes pour vérifier leur taille en tant que diagramme de décision binaire. (Pour mémoire le nombre d’atomes dans l’univers est estimé être de l’ordre de 2^266.) \nComme application de ces résultats\, nous proposons la première méthode polynomiale de génération aléatoire uniforme (pour la taille) des ROBDD.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-julien-clement-greyc-caen-2/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : Etienne Grandjean (GREYC)\, « How does preprocessing make it possible to obtain constant time? »
DESCRIPTION:In this work co-written by Louis Jachiet (Télécom Paris)\, we attempt to answer the following questions: Given that many computer systems are efficient thanks to preprocessing (index calculations in a database\, knowledge compilation in AI)\, which complexity classes with preprocessing are relevant? In this framework\, does constant time have any meaning? For this purpose\, we define the class Const-PP (constant time with preprocessing) of operations on natural numbers computable in constant time after preprocessing in linear time. Our model of computation is the random access machine (RAM) using only addition. \nWe prove that most of the usual arithmetic functions belong to this class (= are computable in constant time after linear preprocessing): multiplication\, division\, square root\, logarithm\, etc. We also show that the Const-PP class is robust (= does not change for many changes)\, for example if the set of native operations of the RAM is modified\, e.g. is {+\,-\,x\,div} instead of {+}\, or if the preprocessing time O(N) increases to O(N^c) or decreases to O(N^{1/c})\, for any constant c > 1. Interestingly\, the robustness of the Const-PP class implies that the usual complexity classes on RAMs are equally robust. For example\, the class Time(T(N)) of problems computable in time O(T(N))\, for a time bound T(N) ≥ N\, is invariant whether the native operations of a RAM are +\,-\,x\,div or are reduced to +. I will conclude the presentation with some open problems.
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